#TuesdAI: na drodze do sztucznej inteligencji

Rynek usług spedycyjnych opiera się na dwóch głównych typach zdobywania zamówień. Z jednej strony jest to bieżąca współpraca z partnerami biznesowymi, która realizuje stałe i duże zlecenia. Z drugiej są to tzw. giełdy transportowe, w ramach których występują ustandaryzowane zlecenia ad hoc, zazwyczaj przyjmujące formę transportu towaru z miejsca A do miejsca B za ustalone z góry kwoty. W tym miejscu zaczyna się rola dyspozytorów, którzy mają de facto kilka minut na decyzję o przyjęciu takiego zlecenia. W międzyczasie muszą rozważyć wiele czynników, które mogą mieć decydujący wpływ na jego rentowność: obecne położenie i dostępność floty ciężarówek, ich ładowność i kubaturę, dostosowanie konkretnego pojazdu do danego ładunku, odległości, możliwe do wyboru trasy etc.

To, co jest także niezwykle istotne, to czas pracy kierowców. Muszą mieć oni zapewnioną odpowiednią liczbę przerw po przepracowanych godzinach nie tylko w perspektywie dnia, lecz także tygodnia i miesiąca. Oczywiście niekiedy zlecenia dostępne na giełdzie dotyczą transportu na niewielką odległość. Jednak realizacja także ich może nie być możliwa nawet jeżeli wszystkie inne warunku są spełnione, z uwagi na to, że kierowca może w danym okresie przepracować jedynie dwie godziny więcej.

Doświadczony dyspozytor, czy doświadczony komputer?

W sytuacjach tego typu decydującą rolę odgrywają dyspozytorzy, a zwłaszcza ich intuicja i lata doświadczenia w branży. Ci bardziej doświadczeni cieszą się dużym zainteresowanie rynku. Ich działanie to poruszanie się wśród procedur złożonych z wielu zależnych od siebie zmiennych, a podejmowanie decyzji i doświadczenia.

Jest to kategoria, która wydaje się być idealną na wykorzystanie mechanizmów sztucznej inteligencji. Eksperci rynkowi wskazują̨ logistykę jako jedną z tych branż, które zanotują największy rozwój dzięki wykorzystaniu AI w ciągu najbliższych lat. Według raportu firmy analitycznej McKinsey „Artificial Intelligence. The next digital frontier?”, w krajach rozwiniętych logistyka jest trzecią branżą po sektorze finansów i ICT, która rozpoczęła inwestycje w AI w związku z oczekiwanymi korzyściami z wdrażania technologii sztucznej inteligencji. Z drugiej strony rynek przewozów charakteryzuje bardzo niski poziom marżowości, przez co działające na nim podmioty mogą nie być gotowe na inwestycje tego typu, zwłaszcza jeżeli są one związane z gratyfikacjami odroczonymi w czasie.

Firma frameLOGIC, polski dostawca technologii logistycznych TMS (Transport Management System) oferuje rozwiązanie, które wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, które nie tylko pozwalają odpowiedzieć na pytanie o słuszność wyboru konkretnego zlecenia, ale są także w stanie wyliczyć poziom jego rentowności. Oczywiście nie oznacza to, że doświadczeni dyspozytorzy staną się nagle zbędni. Sztuczna inteligencja pomaga im wybierać najbardziej opłacalne zlecenia, odrzucać te, które na pierwszy rzut oka są wykonalne, ale ich rentowność jest na bardzo niskim poziomie. Co więcej, pozwala ona także zoptymalizować trasy w taki sposób, by czas przejazdu był najkrótszy, a zużycie paliwa jak najniższe.

AI jest w stanie poprawić rentowność firm logistycznych, a jednocześnie otworzyć szerzej rynek pracy dla osób z mniejszym doświadczeniem, bez ryzyka dla firmy.

Tak Grzegorz Janaś z firmy FrameLOGIC odpowiada na pytania, jak technologia sztucznej inteligencji sprawdza się w praktyce:

Jak Wasi klienci reagują na AI?

Klienci dużo bardziej dbają o możliwości rozwiązania i korzyści, które im zapewnia niż o tło technologiczne. Oczywiście, jest to modne hasło. Uważam jednak, że w branży TSL biznes operuje na wymiernych efektach, a nie na hasłach. AI jest tu tylko narzędziem.

Gdzie można dostrzec kluczowe korzyści z AI?

Są tak naprawdę dwie kluczowe kwestie w branży transportowej – czas (w tym czas reakcji) i pieniądze. Nasze rozwiązanie pomaga je oszczędzać.

Czy firmy muszą uczyć się AI?

Prawdę mówiąc, my wszyscy cały czas uczymy się AI, nie tylko firmy. To naturalny proces związany z rozwojem i wdrażaniem technologii.

Czy można wycenić korzyści płynące z AI?

Oczywiście – chociażby kalkulacją zwrotu z inwestycji. Jeżeli rozwiązanie frameLOGIC oszczędza czas dyspozytorów, redukuje okres potrzebny na wdrożenie nowego pracownika, optymalizuje trasę kierowcy i precyzyjnie pilnuje by nią podążał oraz ma pozytywny wpływ na spalanie, to są to wymierne wartości, które jesteśmy w stanie przeliczyć na euro czy złotówki.

Klauzula dotycząca publikowania treści

Treści zamieszczone w Centrum Prasowym Microsoft, w tym również na blogu ekspertów #MicrosoftMówi, zostały przygotowane przez pracowników Microsoft w celu ich dalszego wykorzystania przez dziennikarzy oraz media. Artykuły pracowników Microsoft, opublikowane w Centrum Prasowym Microsoft, w tym na blogu #MicrosoftMówi, mogą być wykorzystywane w całości oraz we fragmentach, pod warunkiem oznaczenia źródła ich pochodzenia. Dotyczy to zarówno tekstów, jak i zdjęć oraz filmów zamieszczonych w Centrum Prasowym Microsoft, w tym na blogu #MicrosoftMówi.

Jednocześnie Microsoft potwierdza, że posiada całość majątkowych praw autorskich do tak udostępnianych treści, uzyskał zgodę na rozpowszechnianie wizerunku osób, występujących w udostępnionych treściach oraz wszelkie inne zgody wymagane przepisami prawa do tego, aby treści mogły być udostępnione i rozpowszechnione publicznie na powyższych warunkach.